Specjalista ds. przetwarzania danych Looker Studio, BigQuery

Zadanie: Przygotowanie TZS na stworzenie dashboardu dla Konsultantów

🎯 Cel

Przygotować własne techniczne zadanie (TZS) na podstawie ogólnego opisu, w celu sprawdzenia zrozumienia struktury danych, powiązań i logiki budowy dashboardu.

🧾 Oczekiwany rezultat

1. Dokument w dowolnej formie (Google Doc lub PDF), zawierający:

   • Wykaz bloków/wizualizacji z listą niezbędnych pól z logiką obliczeń i skąd pochodzą dane

   • Opis filtrów (daty, konsultanci itp.)

Opis dla wykonawcy

🖼 Przykład wizualny

Do tego zadania dołączony jest przykład wizualizacji dashboardu, który pokazuje pożądane rozmieszczenie bloków w Looker Studio (tabele, wykresy, filtry). (załączony plik)

📶 Lista bloków i pól:
⚠️Nazwy pól muszą być po rosyjsku

📦 Zamówienia

• Дата

• Сделка

• Услуга - podstawienie danych z słowników

• Моряк - podstawienie danych z słowników

• Консультант - podstawienie danych z słowników

• Цена покупки - DealLog_Cost

• Статус

• Дата переходу в статус

💳 Transakcje

• Дата транзакции - łączymy дату i czas, jeśli ich nie ma, to bierzemy Transactions_TimeRecord

• Suma

• Валюта

• Тип платежу

• Suma w USD

• Консультант

📥 Zakupy

* podsumowania dla każdego konsultanta z DealLog

• Консультант - unikalne nazwy wszystkich konsultantów

• Услуга

• Покупки - suma wszystkich zakupów po wszystkich usługach *DealLog_Cost

• Маржа - różnica między DealLog_Price_Plan a DealLog_Cost w wartościach liczbowych

• Маржа w %

💼 Saldo

• Консультант

• Оплачено - suma wszystkich płatności z Transactions_ExpSubcategory

• Zamówione usługi - suma wszystkich zamówionych usług z DealLog

• Saldo zamówionych usług - różnica między zamówieniami a płatnościami

• Оказано услуг - suma wszystkich świadczonych usług (status Zakończono)

• Saldo świadczonych usług- różnica między świadczonymi usługami a płatnościami

📊 Wydatki na konsultantów

• Wykres kołowy
  *Przedstawia udział wydatków (zakupów) każdego konsultanta w procentach

🔽  Filtry (według dat i konsultantów)

📚 Podstawowe informacje o strukturze danych

1. Dane są przechowywane w BigQuery:

• DealLog — transakcje

• Transactions — przychody finansowe

• Sailor, Service, Consultant i inne — słowniki

• Dane mają powiązania ID i wymagają "odczytania" przez odpowiednie tabele

2. Przykłady odczytu pól:

• Mоряк
  → W DealLog jest pole DealLog_Sailor_ID
  → Należy znaleźć odpowiedni wpis w tabeli Sailor i utworzyć:
  "id_Pełn" (np. 490_Petro Drobnycki)

• Услуга
  → Pole DealLog_Service_ID
  → Powiązanie z tabelą Service, skąd pobieramy nazwę

• Консультант
  → W DealLog bezpośrednio brak ID konsultanta
  → Algorytm:

  1. Znaleźć DealLog_Service_ID

  2. Przejść do tabeli Service

  3. Wziąć stamtąd Service_Consultant (ID)

  4. Na podstawie tego ID znaleźć imię i nazwisko w tabeli Consultant

  5. Utworzyć: "id_Pełn"

🔁 Po zatwierdzeniu TZS — osobne zadanie na realizację.